AI og maskinlæring i e-handel: fordele og brugssager | Elogisk

Da ChatGPT første gang dukkede op sidste år, ærgrede verden. Chatbotten er hurtigt blevet en af ​​de mest fremtrædende maskinlæringsbrugssager i kundeservice og viste, at kunstig intelligens (AI) har nået et punkt, hvor teknologi kan udføre visse opgaver meget bedre end mennesker.

Men maskinlæring (ML) og AI i e-handel går langt ud over chatbots. Detailhandlere bruger kunstig intelligens til personalisering, dataanalyse, dynamisk prisfastsættelse, og anbefalingsmotorer. Store navne som Zalando og Asos opretter hele deep learning-afdelinger for bedre at forstå kundernes i det øjeblik, de er på siden. 

Det ser ud til, at kunstig intelligens medfører irreversible ændringer i e-handel.

Hos Elogic har vi holdt os på forkant med top e-handelstendenser siden 2009 og kan med sikkerhed sige, at ML og AI er kommet for at blive. Som en platform-agnostisk virksomhed ser vi mange store e-handelsplatforme som Adobe Commerce og Salesforce Commerce Cloud, der udnytter ML-algoritmer til at tilbyde enestående kundeoplevelse (CX) og dybere indsigt i analyser.

I denne artikel kan du se, hvordan e-handelsvirksomheder bruger AI i e-handel, hvorfor du måske ønsker at investere i det, og hvordan du kan begynde at implementere det for at strømline din daglige forretningsdrift og forbedre din CX.

Hvordan fungerer maskinlæring og kunstig intelligens?

Selvom udtrykkene ‌ML og AI ofte bruges i flæng, indebærer de lidt forskellige ting.

Maskinindlæring (ML) er en delmængde af kunstig intelligens (AI), som bogstaveligt talt lærer en maskine... at lære! ML-modeller lever af data og leder efter mønstre i dem og forsøger at drage konklusioner, som et menneske ville. Systemet er ikke eksplicit programmeret, men lærer snarere at lave forudsigelser eller tage nogle beslutninger ved hjælp af historiske data.

Anbefalingsmotorer er et klassisk eksempel på e-handelsmaskinelæring. Systemet lærer de relevante detaljer om brugeren, såsom sidst købte produkter, de farver, de foretrækker, budgetter osv. og udleder en algoritme til at anbefale produkter, som kunden sandsynligvis vil købe.

Læs mere: 20 bedste e-handelsværktøjer til at booste din onlineforretning 

I mellemtiden kunstig intelligens (AI) er et meget bredere udtryk, der refererer til enhver teknik, der tillader computere at efterligne menneskelig intelligens. Siri, Cortana og Alexa Voice Assistance er alle eksempler på kunstig intelligens.

Når du ser stemmeaktiveret søgning i en butik eller personlige produkttilbud, vil du vide, at disse er AI og e-handel i aktion.

Alligevel går AI og ML hånd i hånd i online shopping; og selvom det kan være et område i udvikling for detailhandlere, baner de vejen for nye kundeinteraktioner og forretningsmuligheder.

Grib forretningsmuligheder: Hvordan kan AI og ML gavne e-handel?

AI og ML har en dybtgående effekt på e-handelsindustrien. Her er de vigtigste fordele ved AI og maskinlæring i e-handel for virksomheder at begynde at transformere deres virksomheder i dag.

Højere ROI

Få mennesker er faktisk klar over, hvordan kunstig intelligens kan øge salget af e-handel. Ifølge McKinsey State of AI-rapport79 % af de adspurgte sagde, at integration af kunstig intelligens i marketing og salg har øget virksomhedens omsætning. At integrere det i dit CRM kan muligvis skabe en mere effektiv salgsproces. Tilføjelse af en AI-baseret e-handelsplatform, som CDP'er eller business intelligence (BI), vil bane din vej til personalisering, hvilket vil øge din gennemsnitlige ordreværdi (AOV) og kundeloyalitet.

Faktisk er der mange eksempler, der illustrerer denne fordel. Amazons anbefalingsmotor driver 35% af virksomhedens årlige salg, og Alibaba har reduceret leveringsfejl med 40% efter at have investeret i sit smarte logistikprogram.

Målrettet markedsføring og annoncering

Salesforce, den bedste CRM- og e-handelsløsning og Elogisk partner, står der, at kunderne forventer en personlig oplevelse. Alligevel kun 26% af marketingfolk er overbeviste om, at deres organisation har en succesfuld strategi for personalisering. En af de største udfordringer er siled data — når afdelinger ikke har adgang til den samme information om kunden — hvilket fører til afbrudte kundeoplevelser.

At samle data er en af ​​fordelene ved kunstig intelligens i e-handel. Fordi AI og ML trækker fra flere datakilder på tværs af en virksomhed, kan AI-teknologi bryde disse siloer ved at generere synlige, tilgængelige og handlingsrettede indsigter. For eksempel vil AI-drevne kundedataplatforme (CDP'er) samle dine data og analysere store mængder data og fremskynde processen med at teste og forfine marketingkampagner.

Du kan bruge denne indsigt til at identificere trends, forudsige potentielle kundetendenser og anbefale produkter, der ligner dem, du har købt eller set. Og vigtigst af alt, du kanpersonalisere i skala skræddersy brugeroplevelser på tværs af kanaler.

Informerede forretningsbeslutninger

Mange virksomheder finder det ret svært ikke kun at indsamle data, men også at få mening ud af det. Traditionelle analyseværktøjer har tjent et formål indtil videre, men bestemt ikke som dem, der omfavner AI/ML i e-handel.

AI-drevet prædiktiv analyse fortjener en særlig omtale her. Det kan gøre dine forretningsbeslutninger mere informerede og præcist forudsige fremtidige produktefterspørgselsmønstre for specifikke varer eller hele kategorier i en e-handelsbutik. 

"Lad os sige, at du har sat dig for at øge din virksomheds indtjening", siger vi Igor Iakovliev, Managing Partner og COO hos Elogic Commerce. "Baseret på din indsamlede dataprøve, ser systemet, at service Y har den højeste avance. Den scanner typen af ​​kunder, der anmoder om denne service og foreslår, at du promoverer den service til en bestemt målgruppe. Tilføj AI til denne type analyseværktøj, og du får forudsigende analyser."

Optimeret logistik og lagerstyring

Lagerstyring er en af ​​de største B2B- og B2C-udfordringer, da du måske har for meget eller begrænset lager ved hånden. Det samme tegner sig for logistik, hvor detailhandlere investerer i effektive forsyningskædestrategier for at sænke omkostningerne ved indkøb og fremstilling.

Strømlinet logistik og et klart overblik over lagerbeholdningen er en af ​​fordelene ved AI i e-handel. Avancerede lagerstyringssystemer i realtid er afhængige af kunstig intelligens til at informere dig om din lagertilgængelighed på tværs af lagre og kanaler. De kan også analysere data for at forudsige efterspørgselsmønstre og optimere dine varehusgenopfyldningsplaner.

Faktisk McKinsey & Company rapporter at AI-drevet forecasting kan reducere forsyningskædefejl med 20 til 50 procent, hvilket udmønter sig i højere salg. For eksempel, hvis du sælge sko online, kan du se, at efterspørgslen efter vintersko stiger i løbet af efterårssæsonen, og planlæg, lagerbeholdning og planlæg leveringer i overensstemmelse hermed i betragtning af risikoen for forsyningskædeforstyrrelser.

Højere kundekonverteringer

AI-algoritmer giver marketingfolk mulighed for hurtigt at analysere og optimere sider for bedre kundeengagement og højere konverteringer. 

For eksempel et DTC-mærke og et datterselskab af PepsiCo, SodaStream, anvendte AI og maskinlæring til e-handel for at analysere effektiviteten af ​​deres marketingkampagner på 46 markeder rundt om i verden. Resultaterne viste, at annoncer appellerede forskelligt til forbrugerne afhængigt af kanalen. Mærket oplevede en stigning på 3%-5% i konverteringsrater for e-mail og en stigning på 10-15% i konverteringsrater for SMS-tekster.

Dette er kun én anvendelse af kunstig intelligens i e-handel. Du kan også anvende det på din: 

• webstedssøgning (fordi jo hurtigere dine kunder finder det, de har brug for, jo hurtigere vil du sælge)
• remarketingkampagner (send dine brugere personlige kampagner og incitamenter for at opmuntre dem til at vende tilbage og gennemføre købet efter at have forladt deres indkøbskurv)
• kundeservice (skær gennem kundesupportlinjens endeløse gang ved at tilbyde dine kunder selvbetjening AI-drevne chatbots).

Hvad er de mest succesrige ML og AI i eksempler på e-handel?

Store spillere, såsom eBay og Amazon, har en vindende oplevelse af AI-integration gennem hele salgscyklussen. Du behøver dog ikke nødvendigvis at være markedsleder for at gøre brug af disse teknologier. Succesfulde AI-brugssager i e-handel viser, at uanset din butiksstørrelse kan du integrere AI- og ML-teknologier for at opnå konkurrencemæssige fordele.

Læs mere: Leder inden for e-handel: 7 grunde til, hvorfor Amazon er så vellykket 

Anbefalingsmotorer

Recommender-systemer hjælper virksomheder med at øge salget ved at levere personlige tilbud og forbedret kundeoplevelse. Anbefalinger fremskynder normalt webstedssøgning, letter brugernes adgang til det nødvendige indhold og er fremragende kryds- og mersalg eksempler på kunstig intelligens i nethandel. 

De bidrager også til en højere købsrate og øger brugerloyaliteten, hvilket udmønter sig i højere salg. Efter at Elogic-teamet ‌integrerede Certona AI-drevet personaliseringsløsning til en amerikansk modeforhandler, Carbon38, oplevede mærket en enorm stigning i den gennemsnitlige ordreværdi (AOV) og tilbagevendende kunder.

Prisstrategi

AI-drevet prissætning vil bruge algoritmen til at analysere store mængder data og træffe prisbeslutninger baseret på denne analyse. Dette er et af de mest fremtrædende eksempler på kunstig intelligens i B2B e-handel.

Avancerede værktøjer til dataanalyse henter information fra multikanalkilder og bestemmer prisernes fleksibilitet. De påvirkende faktorer omfatter beliggenhed, kundekøbsholdning, krydderier og markedspriserne i det specifikke segment. 

Ydermere udfører algoritmen kundesegmentering og realtidsoptimering, så du kan tilpasse prisplaner.

For eksempel vores finske kunde, en B2B teknisk komponent specialist Wexon, kan nu analysere brugeradfærd og justere prisniveauer omkring registrerede/nye kunder, ordremængder og markedsforhold.

Visuel søgning

Selvom shoppere har en tendens til at gennemse visuelt indhold, før de foretager et køb, kan de nogle gange ikke finde de rigtige ord til at beskrive, hvad de søger efter. Visuel søgning gør det meget nemmere. Kunder kan blot uploade et billede i stedet for at skrive en lang og detaljeret forespørgsel. Som et resultat kan kunden indsnævre søgningen og få mere relevante varer.

Bing Visual Search, Google Lens og Image Search er alle kraftfulde AI-værktøjer til e-handel, der har forvandlet denne type søgning til en trend. Markedet gør brug af Lens Your Look-søgemaskinen fra Pinterest, der giver dig mulighed for at finde outfit-muligheder, der er relevante for din eksisterende garderobe.

For eksempel har ASOS smukt kombineret maskinlæring og e-handel og bygget Style Match-funktionen til sin mobilapp. Det lader kunder tage et billede og opdage produkter fra deres katalog, der matcher det. Dette værktøj opfordrer kunder til at købe fra mærket.

Tendensen giver særligt positive resultater, hvis den kombineres med stemmesøgning og samtalehandel. Mærker kan integrere Amazon Lex maskinlæringsmodeller til e-handel og drage fordel af automatisk talegenkendelse til at fortolke brugernes stemmeinput i søgning.

Analyse af kundestemning

Traditionelle værktøjer til sentimentanalyse er afhængige af kundeinterviews, social overvågning, vurderinger og afstemninger, som alle præsenterer en enorm mængde rå data. Hvis du begynder at analysere det manuelt, vil noget sikkert glide. 

I mellemtiden vil AI-drevne værktøjer analysere store mængder data meget hurtigere og identificere de mindste ændringer i køberadfærd. ML-teknikere bruger sprogbehandling til at definere ord, der antyder en positiv eller negativ holdning. Derfor giver disse feedbackformularer en solid og indsigtsfuld baggrund for produkt- eller serviceforbedring.

Faktisk kan virksomheder bruge smart kundestemningsanalyse i deres kortlægning af kunderejser. Dette er et eksempel på et kort Elogic har lavet for en af ​​vores kunder:

Lagerstyring

Forhandlere sigter efter at udføre korrekt lagerstyring for at give kunderne de rigtige produkter, på det rigtige tidspunkt og sted og i en ordentlig stand. Processen involverer overvågning og dyb analyse af bestanden og forsyningskæderne. 

Når det kommer til lagerstyring, registrerer maskinlæring i e-handel mønstre og sammenhænge mellem elementerne og forsyningskæderne. Algoritmen bestemmer de optimale strategier for lager og lager. Tilsvarende optimerer analytikerne leveringen og kører aktien og implementerer de opnåede data.

Kundesupport

En af de smarteste applikationer inden for maskinlæring i e-handel, chatbots er en glimrende måde at hjælpe købmænd med delvist at automatisere interaktionen med kunderne. Desuden kan du reducere omkostningerne betydeligt og samtidig bevare kvaliteten. I tilfælde af en kompleks forespørgsel vil en bot opdage behovet for menneskelig indgriben og omdirigere klienten til en kundesupportagent. 

Generativ AI spiller en væsentlig rolle her. Efterhånden som AI-værktøjer lærer mere om individuelle shoppere, kan onlineinteraktioner med kunder blive mere som dem med en stylist eller personlig shopper. For eksempel Mercari, markedspladsen for brugte forbrugsvarer, har introduceret en AI-drevet indkøbsassistent, der kører på ChatGPT-software og ikke kun kan svare på kundernes forespørgsler, men også anbefale produkter baseret på inputspørgsmålet.

Praktiske eksempler på anvendelse af AI og ML i e-handel

Indtil videre har du set fordelene og anvendelserne af AI og ML i e-handel understøttet af et par case-scenarier fra rigtige forhandlere. Nu er det tid til at præsentere dig for nogle store navne og uden tvivl guruer til at tage det maksimale ud af disse banebrydende teknologier i branchen.

Læs mere: Liste over kendte mærker, der bruger Adobe Commerce 

Amazon og dets vindende kundeservice 

Amazon fokuserer på upåklagelig kundeservice som en af ​​sine vigtigste konkurrencedygtige fordelene ved e-handel. Og denne service vedligeholdes ved hjælp af AI til e-handel. Så på hvilke specifikke områder anvender de teknologien?

• Produktanbefalinger. Amazon bruger Collaborative-filtrering og Next-in-Sequence-modeller til at udarbejde forudsigelser vedrørende de varer, hver specifik kunde har brug for næste gang. Værktøjet aktiveres af de indsamlede data om kundernes købsadfærd.
• Logistik. AI foretager ændringer i routing, leveringstider og andre leveringsparametre for større effektivitet og nøjagtighed. Drone levering vil være det næste skridt, Amazon tager.
• Natural Language Processing. Denne nyeste dybe læringsteknik driver den digitale assistent Alexa fra Amazon.

Alibaba og dets kundecentrerede tilgang

Virksomheden bruger konstant de mest avancerede værktøjer, der er aktiveret af AI og ML. Alibaba anvender augmented reality-spejle, betalinger til ansigtsgenkendelse, interaktive mobiltelefonspil og mange andre funktioner og værktøjer. Specifikt fokuserer Alibaba på:

• Smart forretningsdrift. Alibabas eget ChatGPT-stil produkt kaldet Tongyi Qianwen, udgivet den 11. april 2023, optimerer angiveligt effektiviteten på arbejdspladsen. Værktøjet udfører en række opgaver, såsom at omdanne mundtlige samtaler til skriftlige notater og udarbejde forretningsforslag. Dette vil spare medarbejderne tid og ressourcer i det lange løb og give dem mulighed for at fokusere på forretning frem for kedelige daglige opgaver.
• Skarp personalisering. At skabe en engagerende kundeoplevelse er hjørnestenen for de fleste moderne købmænd. Alibaba opnår dette ved at implementere meget målrettet AI e-handelsplatform. Uanset hvor en kunde har handlet før, er det muligt at matche deres købte produkter med nye varer i Alibaba-puljen. 
• Smart forsyningskæde. Alibaba har skabt Ali Smart Supply Chain – et AI-drevet værktøj, der forudsiger produktefterspørgsel, optimerer lagerbeholdning, bestemmer de rigtige produkttilbud og udvikler prisstrategier.

IKEA og brugen af ​​augmented reality

Købmænd, der sælge møbler online ved, hvor svært det er at styre afkast. Produkternes omfangsrige karakter gør det vanskeligt for shoppere at forestille sig varen i deres omgivelser, hvilket skyder returomkostningerne i vejret. IKEA er et af de mærker, der tackler problemet ved hjælp af kunstig intelligens og augmented reality (AR): 

• Bedre offline og online CX. Mærkets nye funktion af IKEA Kreativ for deres hjemmeside og en app giver kunderne mulighed for at designe og visualisere deres egne opholdsrum med digitaliserede møbler. De behøver ikke længere at rejse til en murstens-og-mørtelbutik for at se stykket; et enkelt klik på telefonen vil være nok. 
• Visuel søgning. En bruger kan pege sit kamera mod et møbel, og en IKEA Place-app vil finde andre, der kan lide det. GrokStyles peg-og-søg-funktionalitet er blevet tilføjet til appen og anses for at være fremtiden for søgning.

Gap og deres virtuelle omklædningsrum

Da Heather Mickman blev midlertidig CIO for Gap, en af ​​de største forhandlere af tøj og tilbehør i verden, gjorde det til sin mission at gøre AI til en del af DNA'et for, hvordan de arbejder inden for Gap. Her er de områder, hvor de helt sikkert lykkes:

• Optimeret lagerbevægelse. Deres ML-drevne løsning producerer automatiserede og nøjagtige størrelsesprofiler, der bestemmer størrelsen, der sælges for en bestemt vare er en specifik butik. På denne måde holder brandet trit med kundernes efterspørgsel og tilfredshed.
• Virtuelle prøverum. Virksomheden tilbyder en AR-app, der giver shoppere mulighed for at prøve Gap-tøj uden at gå ind i en butik. En bruger kan vælge en af ​​de fem kropstyper i appen, anvende Gap-tøjet på det og købe det online, hvis de kan lide det, de ser.

Hvordan implementerer man AI og Machine Learning i din e-handelsvirksomhed?

Anvendelsestilfældene for maskinlæring inden for e-handel er imponerende, og de omfatter alle områder, fra forbedring af kundeservice til at give din virksomhed højere sikkerhed. Implementeringen af ​​AI-drevet automatisering i detailhandlen forventes at stigning fra 40 % til 80 % i de næste 3 år. 

Så hvad er de specifikke procedurer, der hjælper din virksomhed med at fange den store bølge og gøre brug af maskinlæring i e-handel? Flere trin vil hjælpe dig med at strukturere processen og udvikle den respektive strategi, før du skynder dig ud i det ukendte.

1. Identificer, hvilke af dine forretningsprocesser der kan ML-aktiveres 

Analyser dine arbejdsgange og stil dig selv følgende spørgsmål:

• Hvilke processer er menneskeintensive?
• Hvilke processer kan gentages?
• Hvilke processer kræver menneskelig indgriben for at studere store mængder data?

Svarene vil indikere, hvor præcis anvendelsen af ​​AI og ML vil hjælpe med at spare tid og ressourcer i din virksomhed.

2. Overvej dataindsamling og udtræk af funktioner

Data er grundlaget for effektiv brug af kunstig intelligens og maskinlæring i e-handel. En klog beslutning vil være at gemme alle data i en database, som gør det muligt at analysere og administrere dem i fremtiden.

3. Bestem dine mål og evner

At forsøge at omfavne et større omfang af AI-implementering, end det er nødvendigt, kan føre til urimelige udgifter. Fokuser på dine mål og start med noget simpelt. For eksempel kan du koncentrere dig om at forudsige og forhindre kundeafgang. Hvis du er tilfreds med resultaterne, kan du opskalere implementeringen af ​​AI.

4. Vælg de relevante værktøjer og platforme

Generelt er den e-handelssoftware, du vælger, afgørende for din virksomhed, da den i høj grad påvirker omkostningerne og effektiviteten ved at drive din online butik. Nogle gange bliver du endda nødt til det omplatform at finde en passende løsning, der opfylder din virksomheds behov. Især moderne computerteknologi gør det muligt at bruge ML i skyen, hvilket yderligere vil spare dig tid og kræfter. 

Afhængigt af din virksomheds område kan du nyde flere AI- og ML-værktøjer, der har til formål at optimere din drift og øge salget. For eksempel, Adobe Sensei automatiserer adskillige tidskrævende opgaver og giver mere tid til at bruge på oprettelsesprocessen. Nosto er en omfattende marketingløsning, der bruger AI til automatisk at levere en meget personlig kundeoplevelse i realtid. Som et resultat får du øget engagement og større salg.

5. Opret et dedikeret team og afgør, hvilke leverandører du har brug for

For at administrere adoptionsprocessen korrekt, har du brug for et dedikeret team, der holder tingene på sporet. Teamet vil arbejde tæt sammen med de tredjeparter, der er nødvendige for projektet, og sørge for, at processen ledes mod de mål, du sætter.  

ML/AI E-handel Takeaways

Du kan blive bange for at adoptere den nye AI/ML i e-handel på grund af de organisatoriske udfordringer; eller tværtimod inspireret til at følge et eksempel på store branchenavne, der med succes har integreret teknologien. 

Uanset hvad du føler, bør ingen forhandler forblive ligeglad med innovationer i sektoren.

De vil gøre dine forretningsprocesser mere effektive. Strømlin din kundeoplevelse. Forbedre din målretning og endda hjælp dig med at skalere ind på nye markeder.

Det eneste, du skal gøre, er at ‌opstille en plan, skabe et team, der tror på disse teknologier, og have den organisatoriske tålmodighed til at lære, forbedre og dreje rundt, når det er nødvendigt.

Elogic har styrket forhandlernes teams som e-handelsudviklere og konsulenter i over 14 år. Vi kan hjælpe dig med at evaluere din forretning, som den er, planlægge de trin og projekter, du skal gennemføre for at nå dine mål, og endda implementere og integrere den nødvendige teknologi fra ende til anden.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Viden forstærket. Adgang her.
• Udmøntning af fremtiden med Adryenn Ashley. Adgang her.
• Køb og sælg aktier i PRE-IPO-virksomheder med PREIPO®. Adgang her.
• Kilde: https://elogic.co/blog/how-to-use-machine-learning-and-ai-in-ecommerce-to-grow-your-business/